Los chips ARM casi pueden vencer a los procesadores x86, A100 GPU 104 veces más rápido que los procesadores

NVIDIA ha estado usando ARM durante bastante tiempo y ya ha comenzado a promover la arquitectura informática en los puntos de referencia. Se ha descubierto que un servidor que ejecuta una GPU A100 con un procesador ARM y x86 tiene un rendimiento muy similar (aunque x86 todavía tiene un rendimiento máximo más alto).

El problema perenne, por supuesto, es el hecho de que, si bien ARM supera a x86 en escenarios de baja potencia / alta eficiencia (piense en los teléfonos inteligentes), no puede escalar esa eficiencia energética en relojes altos. . La filtración es en realidad una de las razones por las que los nuevos chips A15 de Apple han sido una decepción relativa hasta ahora. Los servidores son la ventaja absoluta de la informática de alto rendimiento, por lo que es un área donde x86 ha reinado supremo, aunque a NVIDIA le gustaría cambiar la narrativa siempre que sea posible. Vemos que el servidor A100 basado en ARM logró vencer a x86 en la carga de trabajo de nicho 3d-Unet, mientras que los más comunes como ResNet 50 siguen dominados por x86.

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«Arm, como miembro fundador de MLCommons, ha estado involucrado en el proceso de creación de estándares y puntos de referencia para abordar mejor los desafíos e inspirar la innovación en la computación acelerada», dijo David Lecomber, director senior de HPC y herramientas de Arm.

«Los últimos resultados de inferencia demuestran la preparación de los sistemas basados ​​en Arm impulsados ​​por procesadores basados ​​en Arm y GPU NVIDIA para abordar una amplia gama de cargas de trabajo de IA en el centro de datos», agregó.

Por supuesto, cuando se trata de inferencia, las GPU siguen siendo reyes. NVIDIA no recibió un golpe cuando señalaron que una GPU A100 es 104 veces más rápida que una CPU en los puntos de referencia de MLPERF.

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La inferencia es lo que sucede cuando una computadora ejecuta un software de inteligencia artificial para reconocer un objeto o hacer una predicción. Es un proceso que utiliza un modelo de aprendizaje profundo para filtrar datos y encontrar resultados que ningún ser humano podría adquirir.

Los puntos de referencia de inferencia de MLPerf se basan en las cargas de trabajo y los escenarios de IA más populares de la actualidad, que abarcan la visión por computadora, las imágenes médicas, el procesamiento del lenguaje natural, los sistemas de recomendación, el aprendizaje para el refuerzo y más.

Todo, desde el popular punto de referencia de clasificación de imágenes ResNet-50 hasta el procesamiento del lenguaje natural, ha sido probado y la GPU A100 ha reinado sobre todo. Con NVIDIA enfrentando los últimos obstáculos regulatorios en su adquisición de ARM, comenzaremos a ver a Jensen presionando por el dominio de ARM en el espacio de servidores y el ecosistema circundante saltando al espacio. Si bien no sucederá de la noche a la mañana, la primera amenaza real para x86 como primera arquitectura de procesamiento puede estar en proceso.

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